NDVI/NDWI/DEM决策树方法在东莞ALOS影像土地利用分类中的应用

作者：黄铁兰; 苏华; 王云鹏

来源：华南师范大学学报(自然科学版), 2012, (01): 134-139.

• 土地利用
• 决策树
• 分类
• ALOS land use
• decision tree
• classification
• ALOS

以东莞市2008年的ALOS影像为数据源,结合东莞市的地形地貌特点,引入植被指数NDVI、水体指数NDW I和DEM数据,利用决策树方法进行土地利用分类,使分类精度>90%,有效地解决了因ALOS数据有效波段数较少而产生的分类精度低的问题.研究表明,在我国南方亚热带地区基于植被指数、水体指数和DEM的改进型决策树分类是一种非常好的ALOS数据土地利用分类方法.

• 单位
  中国科学院大学; 广东省地质调查院; 中国科学院广州地球化学研究所